서론

현대 도시의 교통 시스템은 주민들의 일상에 중추적인 역할을 하며, 사람들은 이러한 시스템을 통해 다양한 통행 활동을 수행하고 있다. 통행 과정에서 사람들은 각자의 상황과 필요에 따라 교통수단을 선택하게 되며, 이러한 선택 과정은 개인의 생활 패턴뿐만 아니라 도시 교통 시스템의 운영 방식과 성과에 영향을 미친다(Lee et al., 2020). 특히, 정기적으로 발생하는 통근은 교통수단 선택 과정이 반복적으로 이루어지는 대표적인 통행 행태로, 개인의 경제적 활동과 도시 교통 시스템의 상호작용을 이해하는 데 중요한 단서를 제공한다. 더불어, 토지 이용과 교통 시스템은 상호 밀접하게 연관되어 있다. 토지 이용 패턴은 교통 수요와 이용 행태에 중요한 영향을 미치는 동시에, 교통 시스템의 발달이 토지 이용의 효율성과 접근성을 변화시킨다(Kwak et al., 2024). 이러한 상호작용은 도시 계획 및 교통 정책 수립 과정에서 고려되어야할 주요 요소로 작용하고 있다.

또한, 거주지 자기 선택은 건축 환경과 통행 행태 사이의 연관성을 설명하는 가장 중요한 이론적 메커니즘 중 하나이다(Deng and Zhao, 2022). 거주지 자기 선택은 사람들이 통행 선호도에 따라 주거 환경을 선택하는 경향을 의미하는데(Van Wee, 2009), 거주지 자기 선택을 무시하면 건축 환경이 통행 행태에 미치는 영향에 대해 추정치가 편향될 수 있고, 과대평가 또는 과소평가 될 수도 있다(Cao et al., 2009b).

서울시의 경우 대중교통 중심적이며(Sung et al., 2014), 다른 국가 도시들에 비해 대중교통 경쟁력이 상당히 높은 것으로 나타났다. 이는 버스 준공영제 시행, 합리적인 노선 개편, 환승 할인제 확대 시행 등이 영향을 미친 것으로 보인다(Kim et al., 2006). 이러한 특성은 서울을 연구 사례로 선택하는 데 중요한 근거가 된다.

본 연구는 2021년 개인통행실태조사 데이터를 사용하고, 성향 점수 매칭 방법을 통해 서울시의 중심 업무 지구(CBD)를 기준으로 공간 그룹을 나눈 곳에 거주하는 통근자들의 교통수단 선택 패턴을 파악하고자 한다. 또한, CBD와 거주지 간의 거리와 대중교통 인프라의 발달 정도가 교통수단 선택에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이는 도시 계획과 교통 정책 결정 과정에 실증적이고 타당한 근거와 미래 연구 방향을 제시하는데 기여할 수 있을 것이다.

선행연구

본 연구에서는 건축 환경, 거주지 자기 선택, 통근 수단 선택 간의 상호작용이 어떻게 개인의 통행 행태를 형성하는지를 체계적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 도시계획 및 교통공학 분야의 주요 선행문헌들을 폭넓게 검토하여, 추후 연구 및 정책 수립에 활용 가능한 시사점을 도출하고자 한다.

1. 건축 환경과 통행 행태의 관련성

건축 환경과 통행 행태 사이에 유의미한 연관성이 있다는 것이 많은 선행 연구에서 일관되게 발견되고 있다(Cao et al., 2009a). 건축 환경은 개인의 통행 방식, 빈도 및 거리에 중요한 영향을 미치며, 이러한 관계는 다양한 요인에 의해 중재될 수 있다. Ewing and Cervero(2010)은 메타분석을 통해 건축 환경의 특성과 통행 행태 간의 관계를 체계적으로 검토하였다. 이들은 높은 밀도, 다양성, 디자인이 도보와 대중교통 사용을 증가시키고, 자동차 사용을 줄이는 경향이 있음을 발견하였다. Van Wee(2009)는 건축 환경이 통행 행태에 미치는 영향을 연구할 때의 방법론적 도전을 논의하며, 종단적 연구와 자연 실험을 포함한 다양한 연구 설계가 이 주제를 연구하는데 유용하다고 제안하였다. 한편, Bhat and Guo(2007)은 거주지 자기 선택을 고려한 통행 행태 모델을 개발하여, 거주지 선택이 통행 행태에 미치는 영향을 정량적으로 평가했다. 이는 거주지 자기 선택을 포함한 통합 모델을 통해 더 정확한 예측을 할 수 있음을 보여줬다. 이처럼 건축 환경과 통행 행태 간의 관계는 다양한 요인들이 상호작용하여 영향을 미치기 때문에 복잡하고 다차원적이다. 따라서, 향후 연구에서는 이러한 상호작용을 더 잘 이해하고, 더 나은 도시 계획과 정책을 개발하는 데 기여할 수 있을 것이다.

2. 거주지 자기 선택

거주지 자기 선택은 개인이 자신의 생활방식과 선호에 맞추어 거주지를 선택하는 과정을 의미하며, 이는 특히 통행 행태와 밀접한 관련이 있다. Cao et al.(2009b)는 거주지 자기 선택이 건축 환경과 통행 행태 간의 관계에 중요한 역할을 한다고 주장하였다. 또한, Handy et al.(2005)는 거주지의 접근성과 보행 가능성이 개인의 통행 행태에 미치는 영향을 분석하였고, 접근성이 좋은 지역에 거주하는 사람들이 더 많이 걷고, 자전거를 타며, 대중교통을 이용하는 경향이 있음을 발견했다. 거주지 선택은 통근 거리와 자동차 소유를 통해 통근 수단 선택에 직접적 및 간접적 영향을 미친다(Deng and Zhao, 2022). Cao et al.(2010)은 성향 점수 매칭을 사용하여 주거 위치와 차량 주행 거리 사이의 관계를 조사했고, 주거 위치가 주행 행태에 중요한 역할을 하고 있으며, 거주지 자기 선택 효과는 도시 거주자와 다른 지역 거주자 간의 비교에서 중요하게 나타난다는 것을 발견했다.

Table 1은 선행 연구에서 거주지 자기 선택 관련 연구 시 사용한 데이터와 방법론, 변수들을 정리한 것이다. 대체로 연구 시 사용한 데이터는 가구통행실태조사를 사용한 것으로 나타났으며, 때때로는 설문지를 작성하여 직접 설문조사를 하여 데이터를 얻은 경우도 있었다. 이러한 데이터를 분석하는 방법론으로는 회귀 분석, 구조 방정식(SEM), 성향 점수 매칭(PSM) 등 여러 방법을 사용하는 것으로 나타났으며, 분석 시 사용한 변수로는 사회경제지표, 접근성, 통근 거리, 거주지 위치, 거주지 특성 등을 사용하는 것으로 나타났다. 각 방법론은 연구 목적에 따라 상호 보완적으로 활용되고 있다. 고정 효과 회귀분석(Fixed-effect linear regression)은 개체 간 차이를 통제하면서 내적 타당성을 확보하는 데 유용하지만, 시간 불변 변수의 효과를 배제하거나 외적 타당성을 낮출 수 있는 등의 한계가 있다. 한편, 구조 방정식 모형(SEM)은 변수 간 복잡한 인과 관계와 간접 효과를 분석해 이론적 가설을 검증하는 데 유용하지만, 모델 가정에 민감하며 비선형적 상호작용을 충분히 반영하기 어렵다. 성향 점수 매칭(PSM)은 거주지 자기 선택으로 인한 편향을 통제하여 도시 형태의 순수한 영향을 평가하는 데 효과적이지만, 관측할 수 있는 변수에만 의존해 숨겨진 혼란 변수를 통제하기 어렵고, 처치 그룹과 통제 그룹 간 특성이 지나치게 다를 경우 매칭이 원활히 이루어지지 않을 수 있다. 해당 방법론들은 상호 보완적으로 활용될 때 도시 형태와 통행 행태 간 관계를 깊이 이해하는 데 기여할 수 있다.

3. 통근 수단 선택

통근 수단 선택은 교통 연구에서 중요한 주제로, 개인이 자가용, 대중교통 또는 기타 교통수단을 선택하는 데 영향을 미치는 다양한 요인을 탐구한다. 건축 환경 변수 중 목적지 접근성과 토지 이용 관련 지표가 통근 수단 선택에 중요한 영향을 미친다(Munshi, 2016). 거주지 선택과 통행 행태는 상호 관련되어 있으며, 이는 지역의 물리적 구조가 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다(Schwanen and Mokhtarian, 2005; De vos et al., 2018). 또한, 인근 지역(neighborhood area)의 물리적 구조가 통근 수단 선택 시 영향을 미치며, 자동차 사용에 대한 개인의 선호도와 태도 결정에 중요한 영향을 미친다. Sung and Sohn(2020)은 여성의 경우 자동차를 이용한 통근 가능성이 낮으며, 이로 인해 더 넓은 사회적 및 가정적 요인이 작용하고 있음을 확인했다. 또한, 모험을 추구하는 성향이나 일상에 대한 불만과 같은 성격적 특성은 유연하고 편리한 교통수단인 자가용을 선택할 가능성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회·인구학적 특성과 교통에 대한 개인의 태도 역시 통근 수단 선택에 중요한 역할을 한다. 특히 1인 가구와 다인 가구 간에는 통근 행태에 차이가 있으며, 1인 가구는 소득, 자동차 보유 여부, 직장 및 편의시설 접근성과 같은 요인에 따라 다인 가구와는 다른 통근 패턴을 보이는 경향이 있다(Sung and Sohn, 2020; Sung, 2020). 대중교통 접근성과 교통 인프라의 변화도 통근 수단 선택 시 큰 영향을 미친다. Lee et al.(2021)은 2005년부터 2015년까지 서울 수도권 지역을 대상으로 한 연구에서 교통 접근성의 개선이 통근 수단 선호도에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 결과, 대중교통 옵션에 대한 접근성의 향상과 보다 개선된 보행 시설이 자가용 의존도를 감소시키는 데 기여했으며, 이는 지속 가능한 통근 행태를 촉진하는 데 있어 체계적으로 계획된 인프라의 중요성을 강조한다.

4. 본 연구의 차별성

건축 환경, 거주지 자기 선택, 통근 수단 선택 간의 상호작용은 복잡하고 다차원적인 관계를 형성하며, 이러한 요인들이 통행 행태에 미치는 영향은 기존 연구에서 반복적으로 확인되었다. 그러나 기존 연구는 이러한 요인들을 통합적으로 분석하기보다는 개별적인 변수의 영향을 평가하는 데 주로 초점을 맞추어 왔다. 특히, 건축 환경이 통근 행태에 미치는 영향에서 거주지와 업무지와의 거리, 거주지 자기 선택과 사회경제적 요인의 상호작용은 충분히 논의되지 않았다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 건축 환경과 거주지 자기 선택, 그리고 통근 수단 선택 간의 관계를 통합적으로 분석하고자 한다.

특히, 본 연구는 CBD로 구분된 공간 그룹에 따라 교통수단 선택에서 어떤 차이가 나타나는지 분석하고, CBD와 거주지 간 거리가 멀수록 출퇴근 시 대중교통보다 자동차를 선택하는 경향을 규명하였다. 또한, 경제적·사회적 여건을 함께 고려하여 이러한 요인들이 통근 수단 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 대중교통 인프라가 잘 발달한 서울에서 실제 대중교통 이용률을 평가함으로써 지속 가능한 교통 정책 수립에 기여할 수 있는 시사점을 제시하였다.

연구 방법

본 연구의 프레임워크는 Figure 1과 같다. 먼저, 개인의 사회경제적 특성과 거주지의 공간적 특성을 기반으로 성향 점수를 추정한 뒤 성향 점수 매칭을 수행하였다. 이후 CBD를 중심으로 세 가지 공간 구역(CBD 지역, CBD 인근 지역, CBD 외곽 지역)으로 구분하였으며, 승용차와 대중교통 간 교통수단 선택 차이를 비교 분석했다. 이를 통해 CBD 중심의 지역별 교통수단 선택 요인을 탐구하였다.

Figure 1.

Framework of study

1. 데이터 및 연구의 범위

본 연구는 KTDB(Korea Transport DataBase)에서 제공하고 있는 2021년 개인통행실태조사 데이터를 사용했다. 개인통행실태조사는 개인의 평일 하루 통행 여정을 조사함으로써 통행 행태를 파악할 수 있으며, 조사 시 가구의 특성, 개인의 특성, 통행 특성의 세부 항목도 함께 조사를 실시하고 있다. 이 데이터의 경우 전국을 대상으로 표본 추출하여 조사한 데이터로 본 연구의 공간적 범위인 서울시에 해당되는 데이터만 추출하였고, 또한, 통근 목적을 가진 대상자를 바탕으로 분석하고자 하였기에 서울시 거주자 중 CBD(중심 업무 지구)로 통근 목적을 가지고 통행한 데이터만을 추출하여 총 1,520명의 통행 데이터를 분석에 활용하였다.

분석 시 공간적 범위인 서울시를 CBD를 기준으로 하여 Figure 2와 같이 크게 3가지의 공간적 그룹으로 나누었다. 본 연구에서 CBD란, 서울시 2030 도시기본계획에서 주요 업무기능이 집중된 지역으로 분류된 3개의 지구로써 강남, 영등포, 사대문(한양 도심)을 기준으로 설정하였다(Seoul Metropolitan Government, 2014). 업무 기능의 핵심을 담당하여 통근 통행이 집중되는 종로구와 중구를 의미하는 사대문, 영등포구 및 강남구를 기준으로 광역 중심 이상의 핵심 축을 설정하였고, 이러한 CBD를 둘러싼 공간인 CBD 지역(CBD area)을 그룹 1로 설정하였다. 그룹 2는 CBD 지역과 바로 인접한 지역으로 CBD 인근 지역(CBD neighborhood area)으로, 마지막 그룹 3의 경우 CBD 지역과 인접하지 않은 지역으로 CBD 외곽 지역(CBD suburban area)으로 설정하였다. 이는 성향 점수 분석 시 3개(=N(N-1)2,whereN is number of categories and N=3 here)의 쌍의 대조군과 치료군 각각에 대해 개별적으로 추정할 수 있다.

Figure 2.

Spatial grouping based on Seoul’s CBD

2. 성향 점수 매칭 및 변수 설정

본 연구에서는 성향 점수 매칭(Propensity Score Matching, PSM) 방법론을 사용하였다. 성향 점수 매칭법은 사회 프로그램 평가에서 치료의 비무작위 배정 문제를 극복하기 위해 널리 사용되는 방법이다(Lim and Lee, 2023). 이는 치료를 받은 그룹과 그렇지 않은 그룹 간의 결과를 단순히 비교하여 얻은 치료 효과 추정에서 발견될 수 있는 혼란 변수로 인한 편향을 줄이는 방법론이다. 이 방법론을 통해 거주지에 대한 영향만을 파악하고, 자기 선택 효과(self- selection)를 통제하여 거주지 차이에 따른 통근 시 수단 선택 비율을 파악하고자 한다. 먼저, 프로빗 모형으로 각 개인의 자가용 이용 가능성을 추정한 뒤, 1:1 최근접 이웃 매칭을 수행하였다. 매칭 전후에는 표준화평균차(SMD)를 사용해 두 집단의 분포가 유사해졌는지 판단하였으며, SMD가 0.25 이하이면, 매칭이 균형적이라고 판단하였다.

이를 위해 outcome, treatment, control 총 3개의 변수로 나누었으며, outcome의 경우, 실제 통근 시 교통수단, control 변수의 경우 사회 경제지표와 거주지 선호도 총 2개로 세분화하여 각 특성을 잘 반영할 수 있는 변수들로 구성하였다. Treatment 변수는 통근 시 선택한 수단으로 자가용과 버스, 지하철을 모두 포함한 대중교통으로 크게 2개로 나누어 변수를 설정하였다(Table 2). 이를 통해 거주지 차이에 따른 통근 수단 선택에 대한 효과를 보다 정확히 파악하고자 하였다.

Control 변수로는 기존의 연구에서 대중교통 이용 성향에 영향 변수에 주요하게 반영된 것들을 기준으로 설정하였다. 사회 인구학적 특성의 경우, 성별, 나이, 자녀 유무(Convery et al., 2019), 월 평균 수입(Li et al., 2015), 차량 소유 여부(Rasca et al., 2022)와 함께, 주거 선호적인 측면에서 평균 통근 시간(Prashker et al., 2008), 대중교통 접근성(Ko et al., 2019), 인구밀도(Bhat et al., 2007)로 구분하여 개인 및 주변 환경이 통근 교통수단에 미치는 영향을 종합적으로 검증하고자 하였다.

연구 결과

1. 영향 요인 분석

본 연구에서는 총 세 개의 공간 그룹을 쌍별로 비교하여 통근 시 교통수단 선택에 유의한 영향을 미치는 변수를 분석하였다(Table 3). 분석 결과, CBD와 거주지 간 거리를 나타내는 group_num 변수는 통계적으로 유의하지 않아 통근 교통수단 선택에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면, 소득 수준, 직장 유형, 주거 형태 등 다른 변수들은 통근 교통수단 선택에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 대중교통망이 잘 발달된 지역에서 유사한 연구들이 보고한 바와 일치하며(Özkazanç et al., 2017; Šťastná et al., 2017), 서울시의 대중교통망이 잘 갖추어져 있음을 시사한다. 또한, 본 연구의 결과는 다양한 사회경제적 요인이 통근 교통수단 선택에 중요한 역할을 한다는 선행연구 부분과도 부합한다.

위의 프로빗 추정 결과를 종합하여 거리 기준에 따른 유의한 변수에 대해서 다음과 같이 해석할 수 있다. 성별이 양의 계수를 보여, 여성일수록 대중교통을 선택할 확률이 통계적으로 유의하게 높았으며, 자가용 보유 여부는 음의 계수로 나타나 자가용 보유 시, 대중교통 이용 가능성이 유의하게 낮아지는 것으로 파악되었다. 통행시간이 길어질수록, 대중교통 선택 확률은 유의한 양의 효과를 보여, 장거리 이동 시, 운전 부담을 고려해 대중교통 선호가 증가하는 경향이 있음을 시사한다.

2. 성향 점수 매칭

Figure 3의 왼쪽은 SMD(Standard Mean Difference)를 나타낸 그래프를, 오른쪽에는 성향 점수 매칭 전과 후의 분포를 나타낸 것이다. SMD는 절댓값이 0.25보다 크면 불균형하다고 판단할 수 있는데(Rubin, 2001), 해당 결과값을 보면 모두 0.25 안으로 값이 분포된 것을 볼 수 있으며, 이는 매칭 후 결과값이 불균형하지 않은 것을 의미한다. 그리고 각 결과값의 매칭 전과 후의 데이터 분포를 보면 비슷한 양상을 나타내는 것으로 보아 매칭이 잘 된 것을 알 수 있다. 성향 점수 매칭 이전 점수 분포의 경우, CBD 지역과 CBD 인근 지역(Group 1 & Group 2), 그리고 CBD 지역과 CBD 외곽 지역의 경우(Group 1 & Group 3), 거리 변수 외에 인구 밀도와 통근 통행시간에서 차이가 컸고, CBD 인근 지역과 CBD 외곽 지역을 비교했을 때(Group 2 & Group 3), 통근 통행시간과 월 소득 부분에서 불균형이 큰 것을 확인하였다.

Figure 3.

SMD grapth (left) and distribution before and after matching (right) : (a) Group 1 vs. Group 2, (b) Group 1 vs. Group 3, (c) Group 2 vs. Group 3

3. 통근 시 수단 선택

1) 업무지별 통근 시 수단 선택

성향 점수를 통해 매칭된 데이터를 바탕으로 통근 시 수단 선택 비율을 분석하였다. 이를 위해 먼저 outcome 변수였던 통근 수단과 treatment 속성인 거주지 그룹들을 비교하여, treatment의 효과를 파악하였다. CBD로 출근하는 통행자의 특성을 파악하고자, 기존에 파악한 CBD 중심의 통근자와 함께 서울시에 거주하면서, 서울시 내 비 CBD 지역을 포괄하면서, 광범위한 업무・상업지구 등 다양한 지역으로 통근하는 표본과 비교하여 나타내었다. Figure 4의 왼쪽 집단은 앞에서와 마찬가지로, 서울시에 거주하면서, 본 연구에서 지정한 CBD 지역으로 통근하는 통행자를 매칭하여 통근 시 수단 선택 비율을 나타낸 것이고, 오른쪽 집단은 해당 지역과 함께 서울시 전역을 포함하는 통행자의 통근 수단 선택 비율을 비교한 것이다. 모든 그룹 쌍에서 CBD 지역으로 통근하는 통행자들은 개인 차량보다 대중교통을 더 많이 이용하는 것으로 나타났고, 더 넓은 범주인 서울시 전 지역으로 통근하는 통행자들은 CBD로 통근하는 사람들보다 개인 차량 이용 비율이 더 높은 것으로 나타났다. 요인 분석 결과와 동일하게, 모든 그룹 쌍에서 각 그룹 간 수단 선택 비율이 대체로 비슷한 것으로 나타났다. 이는 CBD로 통행하는 대중교통 인프라가 잘 갖추어져 있으며(Jang et al., 2017), 통근자들이 이를 인지하고 활용하여 대중교통 선택 행태에 긍정적인 영향을 미쳤다고 추측된다.

Figure 4.

Comparing commute mode choice between commuters to the CBD (left) and commuters in Seoul (right): (a) Group 1 vs. 2, (b) Group 1 vs. 3, (c) Group 2 vs. 3

2) 연령대별 통근 시 수단 선택

또한, 영향 요인 분석 결과에서 파악된 control 내 유의한 변수 중, 통근자들의 연령대와 통근 수단 선택에 어떠한 관계가 있는지 파악하였다. Figure 5는 연령대별 각 그룹 쌍의 통근 수단 선택 비율을 비교한 것이며, 모든 공간 그룹 쌍에서 공통으로 연령대가 낮을수록 대중교통 선택 비율이 높았고, 연령대가 높아질수록 개인 차량 이용 비율이 증가하는 경향이 관찰되었다. 한편, CBD에 더 가까이 거주하는 그룹의 경우 50세 이상 연령대에서는 개인 차량 선택 비율이 높게 나타난 반면, 30~49세 연령대에서는 대중교통 이용 비율이 더 높은 것으로 관찰되었다. 이는 서울시의 첨두시 통근에서 교통 혼잡 및 주차 문제로 인해 대중교통 선호가 증가하는 경향이 있음을 확인할 수 있으며, 50세 이상의 경우, 건강이나 경제적 여유, 쾌적함 등의 요인에 의해 의도적으로 자가용을 선택하는 경향이 있다는 것을 미루어 볼 수 있다(Wong et al., 2018; Al-Rashid et al., 2021). 이러한 현상에 대하여 환승 편의성을 강화하거나, 공급 확충 및 경제적 인센티브, 그리고 전용 공간 구역 확장 등을 통해 대중교통의 쾌적성 효용을 증진시킬 수 있을 것이다(Cirella et al., 2019).

Figure 5.

Comparing commute mode choice by age group (15~29, 30~49, 50~) : (a) Group 1 vs. 2, (b) Group 1 vs. 3, (c) Group 2 vs. 3

3) 서울시 행정동별 특성

마지막으로, 경제적 변수인 행정동의 공시지가와 월 소득 변수를 통하여 CBD 지역과 그 외 지역에 대하여 어떠한 분포를 보여주는지 파악하였다. Figure 6(a)는 서울시의 2021년 행정동별 월 소득을, Figure 6(b)는 서울시의 2021년 행정동별 공시지가를 나타낸 것이다. 월 소득의 경우 강남구와 영등포구, 즉 CBD 지역에서 월 소득이 높은 것으로 나타났으며, 공시지가도 마찬가지로 CBD에 속하는 강남구, 영등포구, 종로구, 중구 지역에서 높은 것으로 나타났다. 이는 Figure 4에서와 같이 CBD 지역에서 자가용 선택 비율이 그 외 지역보다 다소 낮게 나타나는 점을 참고하면, 자차 보유와는 별도로 비교적 유입 및 유출 인구가 많은 중심 지역 특성상 통근 시 차량 혼잡 및 교통 문제 등에 비교적 자유로운 대중교통의 효용이 높게 작용하고 있음을 보여준다.

Figure 6.

2021 Characteristics of administrative districts in Seoul: (a) Publicly notified land value, (b) Monthly income

본 연구 결과, 대중교통망이 잘 발달한 서울시와 같은 대도시에서는 거주지와 CBD 간 물리적 거리보다 사회경제적 요인이 통근 교통수단 선택에 더욱 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 성향 점수 매칭 기법을 통해서도 이와 같은 추세가 일관되게 유지되었으며, 이는 향후 도시 교통정책 수립 시 단순 거리 요소에만 의존하기보다는 인구 특성, 경제적 여건, 연령대별 선호도 등 다차원적 요인을 종합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 특히, CBD 및 주요 중심지로의 접근성을 제고함과 동시에 세대별·소득별 특성에 부합하는 대중교통 인프라를 보완·강화하는 전략이 도심 혼잡 완화와 교통 효율성 향상에 효과적일 것으로 판단된다.

결론 및 향후 연구

1. 결론

본 연구는 CBD를 기준으로 나눈 공간 그룹별로 통근 수단 선택에 영향을 미치는 요인 분석을 위해 서울시의 행정구역별 특성과 통근자의 연령, 경제적 요인, 공간적 요인의 상호작용을 살펴보았다. 분석 결과, CBD와 거주지 간의 거리는 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나, 성별, 연령, 개인 차량 보유 여부, 통행 시간 등은 통근 수단 선택에 중요한 요인으로 작용하였다.

이러한 결과는 Ewing and Cervero(2010), Munshi(2016) 등이 제시한 건축 환경과 통행 행태 간 밀접한 연관성과 대체로 맥락을 같이 하지만, CBD 거리의 유의성이 낮게 나타난 점은 고도화된 대중교통 인프라를 갖춘 서울의 특수성이 반영된 것으로 보인다. 이는 기존 연구들과 비교할 때, 경제적·사회적 여건이 오히려 통근 수단 선택에 더 직접적인 영향을 미친다는 사실을 재확인한다.

CBD 지역과 CBD 인근 지역은 높은 공시지가와 월 소득 수준을 특징으로 하며, 이는 개인 차량 이용 비율 증가와 대중교통 선택에 대한 선호 차이를 설명하는 요인으로 나타났다. 이는 경제적 여유가 있는 고소득층은 개인 차량을 선호하는 반면, 상대적으로 낮은 소득층은 대중교통 의존도가 높은 경향을 보였다. 또한, 통근 수단 선택에는 연령대별 차이가 뚜렷하게 관찰되었다. 고령층은 개인 차량 이용 비율이 높았으며, 젊은 층은 대중교통을 선호하는 경향이 있었다. 이러한 차이는 경제적 상황, 이동의 편리함에 대한 선호, 그리고 물리적 접근성의 차이에서 기인한 것으로 볼 수 있다.

이러한 결과는 경제적 요인과 연령대별 특성이 개인의 교통수단 선택에 중요한 영향을 미친다는 것을 시사하며, 교통 정책 수립 시 이러한 요인을 고려함으로써 더 나은 환경 구축 및 사회적 효율성 달성이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 서울시의 고도화된 대중교통 인프라와 특성을 고려하여, 다양한 사회경제적 요인과 거주지 특성이 통근 수단 선택에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다. 이를 통해 도출된 결과는 향후 도시 계획 및 교통 정책 수립에 있어 중요한 실증적 근거를 제공하며, 특히 대중교통 의존도가 높은 환경에서의 통근 패턴 이해에 기여할 수 있을 것이다.

본 연구 결과를 토대로 볼 때, 서울시처럼 대중교통망이 이미 잘 구축된 서울시의 경우 거주지와 CBD 간 거리가 통근 교통수단 선택에 미치는 영향이 상대적으로 제한적으로 나타난다. 그럼에도 혼잡이 극심한 CBD에서는 자가용 이용 부담이 높아 대중교통 선택 비율이 다소 높은 것으로 파악된다. 한편, 50세 이상의 연령대는 건강 및 쾌적성, 이동 편의 등을 이유로 자가용을 선호하는 경향이 크다는 것을 유추할 수 있어, 이들 계층의 대중교통 전환을 유도하기 위해서는 교통혼잡 부담 완화와 더불어 환승 편의성, 보행 환경, 안전성 등에 대한 종합적인 정책 접근이 필요하다. 아울러, 경제적 변수에 따른 차이가 분명하게 드러나지는 않았으나, 도심 교통혼잡을 회피하려는 의도로 대중교통 인프라를 적극 활용하려는 수요가 존재하므로, 향후 정책 수립에서는 혼잡관리 방안과 더불어 고객 만족도 제고(쾌적성, 신뢰성, 접근성 등)에 집중할 필요가 있다. 이러한 노력은 대중교통 공급 확대만으로는 해결하기 어려운 통근자들의 세부적 요구를 반영하여, 실질적인 대중교통 이용률 개선 및 교통 정체 완화에 기여할 것으로 기대된다.

다만, 본 연구는 서울시라는 특정 지역을 사례로 단면적 자료에 근거해 분석을 수행하였기 때문에, CBD 외 지역이나 다른 지자체의 특성을 모두 포괄하기에 한계가 있다. 또한, 본 방법론을 위해 제작된 데이터가 아니므로, 거주지 자기 선택 등 잠재적 변수들을 통제하기 어려웠다는 점에서 결과 해석에 주의가 필요하며, 이는 향후 연구에서 보완되어야 할 것이다.

2. 향후 연구

향후 연구에서는 다양한 지역과 인구 특성을 포함하여 교통 패턴을 심층적으로 분석하고자 한다. 서울시 외 다른 지자체를 대상으로 추가 연구를 진행하여(Shin et al., 2020; Ma et al., 2007) 서울시와의 비교를 통해 지역별 특성을 파악할 계획이다. 또한, CBD뿐만 아니라 서울시 외곽 지역, 역 인근 지역 등 다양한 기준으로 공간을 재구성하여 행태를 분석함으로써, 공간적 맥락의 영향을 더욱 세밀하게 파악하고자 한다.

아울러, 대중교통 인프라 개선 및 승용차 이용 감소를 위한 정책을 제안하고, 이러한 정책이 도시 교통 운영의 효율성과 지속 가능성을 높이는 데 실질적으로 기여할 수 있는 방안을 모색할 것이다. 이를 통해 도시 계획 및 교통 정책 수립에 더 과학적이고 실질적인 근거를 제공할 것으로 기대된다. 한편, 연구의 한계로 지적될 수 있는 거주지 자기 선택에 따른 잠재적 편향을 완화하고자 구조 방정식 모형(SEM), 패널 고정효과 모델과 비선형 변수를 반영할 수 있는 ML 기법 등 다양한 분석방법을 시도하여 개인의 라이프스타일, 태도, 이동성 선호 등 관측되지 않은 변수들의 영향을 검증할 계획이다. 이러한 후속 연구를 통해, 경제적 요인과 CBD 거리, 그리고 물리적 접근성이 통근 행태에 미치는 복합적 메커니즘을 더욱 폭넓게 이해할 수 있을 것으로 기대된다.